如何在不循环的情况下将python JSON行转换为数据框列答案

【问题标题】：How to convert python JSON rows to dataframe columns without looping如何在不循环的情况下将python JSON行转换为数据框列
【发布时间】：2020-10-10 17:15:36
【问题描述】：

我试图弄清楚如何在不使用循环的情况下执行以下操作。

我有一个数据框，它有几列，其中一列有一个 JSON 字符串。我想要做的是将 JSON 字符串列转换为数据框中自己的列。例如我有以下数据框：

Column 1 | column 2 | Json Column

 123     | ABC      | {"anotherNumber":345,"anotherString":"DEF"}

我想转换成这个：

Column 1 | column 2 | anotherNumber | anotherString

 123     | ABC      | 345           | DEF

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

如有必要，您可以先将Json Column转换为dictjson.loads：

import json

df = pd.DataFrame({'Column 1':[123],
                   'Column 2':['ABC'], 
                   'Json Column':['{"anotherNumber":345,"anotherString":"DEF"}']})
print (df)

   Column 1 Column 2                                     Json Column
0       123      ABC  {'anotherString': 'DEF', 'anotherNumber': 345}

print (type(df.ix[0,'Json Column']))
<class 'str'>

df['Json Column'] =  df['Json Column'].apply((json.loads))

print (type(df.ix[0,'Json Column']))
<class 'dict'>

然后生成列表列表并从构造函数创建Dataframe：

print (df['Json Column'].values.tolist())
[{'anotherString': 'DEF', 'anotherNumber': 345}]

df1 = pd.DataFrame(df['Json Column'].values.tolist())
print (df1)
   anotherNumber anotherString
0            345           DEF

最后一个 concat 到原始，其中列 Json Column 被 drop 删除：

print (pd.concat([df.drop('Json Column', axis=1), df1], axis=1))
   Column 1 Column 2  anotherNumber anotherString
0       123      ABC            345           DEF

【讨论】：

谢谢！我以前试过这个，但没有 json.loads 片所以它不起作用。
是的，在投票后我知道它是字符串列。感谢您的接受！

【解决方案2】：

读取时String转Json的标准步骤

import json
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Column 1':[123],
               'Column 2':['ABC'], 
               'Json_Column':['{"anotherNumber":345,"anotherString":"DEF"}']})
df
    Column 1    Column 2    Json_Column
0        123         ABC    {"anotherNumber":345,"anotherString":"DEF"}

df.Json_Column = df.Json_Column.apply(lambda x: json.loads(x))

df.Json_Column
0    {'anotherNumber': 345, 'anotherString': 'DEF'}
Name: Json_Column, dtype: object

将每个 json 行转换为数据框

df.Json_Column = df.Json_Column.apply(lambda x: pd.DataFrame([x]))

df.Json_Column
0       anotherNumber anotherString
0            34...
Name: Json_Column, dtype: object

将所有行中存在的数据框连接到单个数据框

import functools
temp_json_df = functools.reduce(lambda x,y: pd.concat([x,y]), df.Json_Column)

temp_json_df
   anotherNumber    anotherString
0            345              DEF

合并 master 和 temp_json_df

df = pd.concat([df.drop(columns='Json_Column'), temp_json_df], axis=1)

df
 Column 1   Column 2    anotherNumber   anotherString
0    123         ABC              345            DEF

【讨论】：